The association of heavy metals in blood, fish consumption frequency, and risk of cardiovascular diseases among Korean adults: The Korean National Health and Nutrition Examination Survey (2008-2010)

(1)

서 론

오늘날 산업발달에 따라 각종 환경오염문제의 심각성 또한 증가하고 있는 추세이다. 현대 환경오염은 다양화, 누적화, 광역 화, 다발화, 생태학적 질서의 파괴 등의 현상을 보이는 특징을 가지고 있다.¹⁾ 산업화에 따른 각종화학물질과 중금속 등에 의

한 대기오염, 수질오염으로 식품이 오염되고 인체의 건강에까 지 영향을 미치게 되었다.^2,3) 중금속에 오염된 식품 섭취로 인해 인체 내 중금속은 흡수되어 대사와 배설의 과정을 거치면서 대 부분은 체외 배설되지만 일부는 조직 내에 축적되어 급・만성 중독 증상이 나타나게 된다.^4,5) 특히, 신경계, 간과 신장에 영향 을 미칠 뿐만 아니라, 암을 발생시키기도 한다.⁵⁾

중금속은 오염된 환경 속에서 먹이사슬을 통해 축적되어 인 http://dx.doi.org/10.4163/kjn.2012.45.4.347

국민건강영양조사를 이용한 성인의 혈중 중금속 농도와 생선 섭취 및 심혈관 질환과의 관련성 -국민건강영양조사 (2008~2010년)

신지예¹

·

김지명²

·

김유리^1§

이화여자대학교 식품영양학과,¹ 한북대학교 식품영양학과²

The association of heavy metals in blood, fish consumption frequency, and risk of cardiovascular diseases among Korean adults: The Korean National Health

and Nutrition Examination Survey (2008-2010)

Shin, Ji-Ye

¹ㆍ

Kim, Ji-Myung

²ㆍ

Kim, Yuri

¹^§

1

Department of Nutritional Science and Food Management, Ewha Womans University, Seoul 120-750, Korea

2

Department of Food and Nutritional Sciences, Hanbuk University, Dongducheon 483-777, Korea

ABSTRACT

Limited studies are available concerning the effect of heavy metal exposure on cardiovascular diseases. As environ- mental pollution increases, food contamination, including heavy metal contamination of fish, also increases. However, re- searches based on the intake of heavy metals, cardiovascular disease, and fish intakes are inconclusive. We assessed an association of heavy metal exposure with cardiovascular disease and fish intake in a nationally representative group of general Korean adults. We used data from the combined 2008-2010 Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), and analyzed the data of 5,139 Koreans who participated in KNHANES. All participants were old- er than 20 years, and were diagnosed with stroke, ischemic heart disease, or hypertension. The mean blood cadmium, lead concentration, and mercury concentration of subjects were 1.07 ± 0.01 μg/L, 2.49 ± 0.02 μg/dL, and 5.19 ± 0.08 μg/L, respectively. We used the survey logistic regression model to account for the complex sample design of the cardiovascular disease risk in order to estimate the odds ratios (OR). After adjusting for age, education, income, alcohol, smoking, and BMI, the increase of serum cadmium in blood was associated with the increase in the prevalence of hypertension. Further, the increase in blood cadmium concentration was associated with the increase of both systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP). Although higher fish intakes were significantly associated with higher blood mercury concentration (p for trend ＜ 0.0001), fish intakes did not affect either blood cadmium or lead concentration. Comparing the highest fish intake group with the lowest intake group, the OR of hypertension was 0.31 (95% CI: 0.19-0.59) in the crude model for total fish. However, these associations were no longer significant after the adjustment for potential confounding factors. In conclusion, cadmium in blood was associated with an increased risk of hypertension in the general Korean adult population. However, we found no evidence of a clear relationship between cardiovascular disease and frequency of fish consumption. (Korean J Nutr 2012; 45(4): 347 ~ 361)

KEY WORDS:

KNHANES (2008-2010), cardiovascular disease, heavy metals in blood, fish consumption frequency.

접수일：2012년 3월 4일 / 수정일：2012년 4월 6일 / 채택일：2012년 7월 17일

§To whom correspondence should be addressed.

E-mail: yuri.kim@ewha.ac.kr

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(2)

체 내로 유입된다. 한국인의 대표식단 중 중금속에 많이 노출 된 식품군으로는 어패류, 곡류 등으로 어패류가 카드뮴, 납, 수 은의 함량이 가장 높은 것으로 보고되었다.^4,6-10) 어패류의 섭취 는 필수지방산과 오메가-3 지방산 함량이 높아서 그 섭취가 심 혈관 질환을 예방한다고 알려져 있으며,^11-15) 생선섭취빈도가 많 은 일본이나 아이슬란드는 심혈관질환으로 인한 사망률이 적 다고 한다.¹⁶⁾ 또한 성장・두뇌발달에 긍정적인 영향을 미친다고 알려져 있어서,¹⁷⁾ 미국에서는 적어도 주 2회의 생선섭취를 권장 하고 있으며,¹⁸⁾ 전 세계적으로 생선 섭취 빈도가 증가하고 있다 고 한다.¹⁹⁾ 우리나라의 어패류의 섭취량은 일본과 아이슬란드, 노르웨이, 홍콩에 비해 적으나 다른 나라에 비해 비교적 높은 편이다.¹⁶⁾ 그러나, 최근 우리나라 근해의 오염으로 어패류에 중 금속 축적이 증가되어 이로 인해 어패류섭취가 중금속의 노출 에 영향을 주고 있다.²⁰⁾ 생선섭취를 하지 않는 사람에 비해 생 선섭취를 하는 사람이 혈중 중금속 농도가 높으며,²¹⁾ 생선을 많 이 섭취할수록 혈중 중금속 농도가 증가한다.^22,23)

고농도의 수은을 함유한 생선을 섭취한 경우 심장질환의 위 험성이 제기 되었으며,²⁴⁾ 임산부의 경우 많은 양의 어패류를 섭 취로 인한 중금속 노출은 태아에게 부정적인 영향을 미치게 된 다.²⁵⁾ 중금속의 노출로 인해 혈중 중금속 농도가 높을수록 뇌 졸중과 심장마비의 유병률이 증가하며,^12,26) 혈압을 증가시켜서 고혈압 발병에 영향을 미친다고 한다.²⁷⁾

1974년 FAO/WHO 합동회의 (JECFA, Joint Expert Com- mittee on Food Additives)에서 중금속 오염물질로 카드뮴 (Cd), 납 (Pb), 수은 (Hg), 비소 (As) 등을 우선순위로 하여 감 시하는 화학적 오염물질로 정하였으며,⁹⁾ 우리나라 환경부에서 도 건강 위해성 우선평가 항목으로 선정하였다.²⁸⁾ 카드뮴 (Cd) 은 간, 신장, 생식기 및 폐에 축적되어 장기를 손상시키고, 심혈 관에도 축적되며,¹¹⁾ 기존의 연구에서는 카드뮴 노출이 많을수 록 심혈관 질환 발병에 영향을 미친다고 보고하였다.^12,26)납 (Pb) 은 신경, 신장, 내분비계 등에 해로운 영향을 주고, 낮은 농도의 납으로도 혈압을 상승시키는 작용을 하며, 심장질환의 위험도 를 증가시킨다.^29,30) 수은 (Hg)은 체내에 유기수은 형태로 축적 되는데. 유기수은은 지용성 물질로 소화관으로 90% 이상 흡 수되며, 반감기가 길어서 체외 배설이 쉽게 되지 않아 인체 내 에 축적된다. 수은의 노출이 심할 경우에는 중추신경계 손상을 일으키고,⁴⁾ 심혈관 질환, 관상심장질환 등의 유병률 증가와 이 로 인한 사망률이 증가한다.³¹⁾ 우리나라에서 심혈관 질환은 악 성 종양 다음으로 주요 사망원인으로 대두되고 있으며,³²⁾ 그 유 병률 또한 증가하고 있다.³³⁾

최근에 Kim 등이 한국 성인의 어패류 섭취빈도와 중금속 농 도에 관한 연구를 보고한 바 있으나, 지금까지 우리나라에서는 어패류 자체의 중금속 함량에 따른 위해도 평가가 대부분 이

루어졌으며,^4,10) 어패류 섭취 시 중금속 노출에 대한 위험성에 대 한 연구와 그에 따라 질병에 미치는 영향에 대한 연구가 미흡 하다. 따라서 한국인을 대상으로 혈중 중금속 농도를 조사하고, 심혈관 질환과 혈중 중금속농도 및 중금속의 오염이 심한 식품 군인 어패류의 섭취와의 관련성에 대해서 알아보고자 한다.

이에 본 연구에서는 제4기 2~3차 년도, 제5기 1차 국민건강 영양조사 자료 (2008~2010)를 이용하여 혈중 중금속에 따른 심혈관 질환의 위험도를 분석하고, 혈중 중금속과 심혈관 질환 관련 인자, 중금속 오염이 심한 생선군의 섭취빈도와의 관련성 에 대해서 분석하였다.

연 구 방 법

연구대상자

본 연구는 국민건강영양조사 (KNHANES, Korean Natio- nal Health And Nutrition Examination Survey) 제4기 2, 3차 년도 (2008~2009), 제5기 1차 년도 (2010) 응답자를 대상으로 분 석하였다.

제4기 2차년도 (2008) 조사는 12,528명 중 검진조사 및 영양 조사에 응답한 자는 9,744명이었으며, 제4기 3차년도 (2009) 조 사는 12,722명을 대상으로 하여 응답자는 10,533명이었으며, 제5기 1차 년도는 (2010) 10,938명 중 8,958명이 응답하였다. 본 연구 분석에서는 총 응답자 29,235명의 대상자들 중에 20세 이 상 성인을 대상으로 혈압, 혈중 중금속 등 신체계측 및 혈액 검 사데이터와 24시간 회상법에 의해 식품섭취조사 및 식품섭취 빈도조사, 식생활조사 데이터가 존재하는 대상자 자료를 이용 하였으며, 최종적으로 5,139명의 자료를 이용하여 분석하였다.

심혈관질환 판단기준

심혈관질환 위험요인의 요건은 다음과 같이 정의하였다.

뇌졸중과 심근경색증 또는 협심증은 건강 설문 조사에서 뇌 졸중・심근경색증 또는 협심증 유병여부 조사에서 ‘있음’으로 응답하거나, 의사로부터 뇌졸중, 심근경색증 또는 협심증으로 진단받은 자로 정의하였다.

고혈압은 유병여부 조사에서 ‘있음’을 응답하였거나, 수축기 혈압이 140 mmHg 이상, 이완기 혈압이 90 mmHg 이상 또는 의사로부터 고혈압으로 진단 받은 자 혹은 혈압조절제를 복용 하고 있는 자로 정의하였다.

혈중 카드뮴, 납, 수은분석

국민건강영양조사에서 혈중 중금속 분석은 네오딘의학연구 소에 의해 실행되었으며, Heparin tube를 이용하여 혈액을 채 취하였다.³⁴⁾ 혈중 카드뮴과 납 분석은 원자흡광광도법 (Perkin- Elmer AAnalyst 600, PerkinElmer, Finland)으로 측정하였다.³⁴⁾

(3)

혈중 수은 분석은 골드아말감법 (DMA-80, Milestone, Italy) 을 통해 측정되었다.³⁴⁾

식이섭취조사

국민건강영양조사에서 실시된 식품섭취빈도조사 (Food Fre- quency Questionnaire, FFQ)결과를 이용하여 국내에서 다소 비되는 고등어, 참치, 조기, 명태, 멸치, 오징어, 조개류, 젓갈류의 섭 취빈도를 조사하였다. 섭취빈도는 ‘거의 안 먹음’, ‘년 6~11회’, ‘월 1회’, ‘월 2~3회’, ‘주 1회’, ‘주 2~3회’, ‘주 4~6회’, ‘일 1회’, ‘일 2 회’, ‘일 3회’, ‘모름/무응답’ 10가지 빈도로 구분하여 구성되었다.

연구 대상자들의 영양소 섭취량 산출은 24시간 회상조사 자 료를 이용하여 분석하였다. 분석된 구체적 영양소는 단백질, 지 방, 탄수화물, 섬유소, 칼슘, 인, 철, 나트륨, 칼륨, 비타민 A, 카 로틴, 레티놀, 비타민 B1, 비타민 B2, 나이아신, 비타민 C이었다.

사회, 경제 및 생활습관 요인

본 연구에서 심혈관질환 발병에 영향을 미칠 수 있는 요인으 로 연령, 교육수준, 월평균 가구소득, 흡연여부, 음주 정도에 대 해 분석하였다. 연령은 20세 이상으로 하여 10세 단위로 20~

29세, 30~39세, 40~49세, 50~59세, 60세 이상 5군으로 구분 하였고, 교육수준은 ‘중학교 졸업 이하’, ‘고등학교 졸업’, ‘대학 교 졸업 (전문대학교 졸업포함) 이상’ 3군으로 구분하였고, 월평 균 가구소득은 사분위로 분류하였다. 체질량지수 (BMI, kg/m²) 는 ‘18.5 미만’, ‘18.5~25’ ‘25 이상’ 3군으로 구분하였으며, 흡연 여부는 ‘비 흡연군’, ‘과거 흡연군’, ‘현재 흡연군’ 3군, 음주 정도 는 ‘거의 마시지 않음’, ‘한 달 1회 미만’, ‘한 달 1회 이상’, ‘주 1회 이상’ 4군으로 분류하였다.

통계분석

국민건강영양조사는 층화를 통한 표본조사를 실시하였으 므로, 분석과정에서 층화변수, 가중치를 고려하여 통계분석을 하였다. 생선섭취 빈도 조사에 대한 독립변수는 ‘거의 먹지 않 음 (Rarely)’, ‘한 달 1~3회 (1~3/month)’, ‘주 1회 (1/week)’, 주 2회 이상 (≥ 2/week)’ 4개의 그룹으로 재분류하였다.

혈중 중금속농도에 대해 성별간의 차이는 survey regression 을 이용해서 검증하였으며, 일반적 특성의 범주형 변수에 대한 성별간의 차이는 Rao-Scott Chi-square test를 이용해서 분석 하였다. 혈중 중금속 농도가 증가함에 따라 심혈관질환 (뇌졸 중, 협심증, 고혈압)의 유병위험 교차비 (odds ratio, OR)와 95%

신뢰도 (confidence Interval, CI)를 구하기 위해 survey logistic regression을 이용하였고, 영향을 미칠 수 있는 교란인자들 을 다음과 같이 단계적으로 보정하여 분석하였다. Model 1: 보 정하지 않음, Model 2: 나이, 교육수준, 소득수준을 보정함, Mo- del 3: Model 2에 BMI, 흡연상태, 음주정도와 뇌졸중과 협심

증의 경우에는 수축기 혈압을 추가하여 보정함.

혈중 중금속농도가 증가함에 따라서 수축기 혈압과 이완기 혈압의 변화 양상에 대해서는 survey regression으로 분석하 고, 사후검정으로는 Tukey로 검증하였다. 대상자들의 영양소 섭취량을 생선 섭취 빈도에 따라 구분한 4개의 그룹별 평균차 이 비교 시 survey regression을 이용하였으며, Tukey를 이용 해 그룹 간 사후검정을 하였다. 생선섭취와 고혈압의 발병 위험 교차비 (Odds ratio, OR)와 95% 신뢰구간 (95% Confidence In- terval, 95% CI)은 survey logistic regression을 이용하였다. 혈 중 중금속 농도들은 평균 (Means)과 표준오차 (Standard Er- ror)로 표시하였으며, 모든 분석의 유의성은 p ＜ 0.05 수준으로 하였다. 모든 자료의 통계분석은 SAS (Statistical Analysis Sy- stem, version 9.2) package program을 이용하여 분석하였다.

결 과

대상자의 일반적 특징

연구 대상자의 성별에 따른 일반적인 특징을 살펴보면 Ta- ble 1과 같다. 대상자 총 5,139명의 평균 연령은 41세였고, 이 중 에서 2,408명 (57.2%)이 남성이며, 2,731명 (42.8%)은 여성이었 다. 연령에 따른 분포는 20대의 남성이 28.8%, 여성이 26.3%로 나타났으며, 60대 이상인 남성이 10.4%, 여성이 13.5%로 20대 에 비해 적었다. 교육수준은 남・여 모두 고등학교 졸업이 각 각 44.9%, 38.6%로 가장 많았으며, 월평균 가구소득은 ‘상’, ‘중 상’, ‘중하’, ‘하’로 하여 4분위로 나누었을 때 남성 30.8%, 여성 29.7%로 중상에 속하는 군에 가장 많았다. 체질량지수 (BMI) 는 59.9%의 남성과 68.7%의 여성이 BMI가 18.5~25로 정상범 위에 있었으며, 전체 대상자 중 현재 흡연을 하고 있다고 대답 한 사람은 31.3%였으며, 성별차이가 심하였는데, 현재 남성 51.3%, 여성 6.8%가 흡연자였다. 음주 섭취량은 남성은 한 달 에 2~4회 섭취가 41.7%, 여성은 한 달에 1회 이하 섭취가 40.3%

로 가장 많았다. 대상자들의 수축기 혈압의 평균은 116.75 mmHg이었으며, 혈압을 3분위로 나누었을 때, 남성의 경우 2 분위 (108.84~123.36 mmHg)의 범위에 44.5%로 가장 많았으 며, 여성의 경우 1분위 (108.83 mmHg 미만)가 45.7%로 가장 많았다. 이완기 혈압의 평균은 76.98 mmHg이며, 혈압을 3분 위로 나누었을 때, 남성의 경우 3분위 (79.97 mmHg 이상)의 범위에 50.1%, 여성의 경우 1분위 (70.45 mmHg 미만)의 범위 가 45.1% 이었다.

대상자의 인구사회학적 특성에 따른 혈중 중금속 농도 대상자들의 일반적인 특징에 따른 혈중 중금속 농도를 성별 로 구분하여 Table 2에 제시하였다. 혈중 카드뮴농도는 남성에

(4)

비해 여성이 높았으나, 혈중 납, 수은농도는 모두 여성에 비해 남성이 높았으며, 연령이 높아짐에 따라서 세가지 혈중 중금속 농도가 높아지는 경향을 보였다 (p-trend ＜ 0.0001). 교육수준 은 증가할수록 남・여 모두 혈중 카드뮴과 납 농도는 감소하는 경향을 보였으나, 혈중 수은 농도는 교육수준이 증가함에 따라 남성은 일관성 있는 결과를 보이지 않았고, 여성만 감소하는 추 세를 보였다 (p-trend ＜ 0.0001). 모든 대상자들에게서 월평균

가구소득이 높은 대상자들의 혈중 카드뮴과 납 농도가 더 낮 은 경향을 보이며, 혈중 수은 농도는 남성의 경우 월 평균 가구 소득이 높을수록 더 높았다 (p-trend ＜ 0.0001). BMI가 높을 수록 혈중 카드뮴농도는 여성에서 유의적으로 증가하였으나, 남 성에서는 증가하는 경향을 보이나 유의적인 차이를 보이지 않 았으며, 혈중 납, 수은 농도는 BMI가 증가함에 따라 남・여 모 두에서 증가하였다. 흡연상태에 따른 혈중 중금속 농도는 세

Table 1. General characteristics of subjects

Total N (%) Male N (%) Female N (%) p value

¹⁾

Sex 5139 (100) 2408 (57.2) 2731 (42.8)

Age

20-29 0939 (27.7) 0436 (28.8) 0503 (26.3) ＜ 0.0001

30-39 1023 (21.3) 0463 (21.9) 0560 (20.5)

40-49 1016 (21.2) 0466 (21.0) 0550 (21.4)

50-59 1046 (18.1) 0490 (17.9) 0556 (18.3)

60 ≤ 1115 (11.7) 0553 (10.4) 0562 (13.5)

Education

Middle school graduation or less 1724 (24.5) 0681 (19.8) 1043 (30.8) ＜ 0.0001

High school graduation 1877 (42.2) 0930 (44.9) 0947 (38.6)

College or more 1512 (33.3) 0780 (35.2) 0732 (30.6)

Income

Low 0906 (14.4) 0395 (13.1) 0511 (16.0) ＜ 0.0377

Mid-low 1314 (25.9) 0600 (25.5) 0714 (26.4)

Mid-high 1426 (30.3) 0676 (30.8) 0750 (29.7)

High 1419 (29.4) 0698 (30.6) 0721 (27.9)

BMI

＜18.5 0239 (05.0) 0087 (03.8) 0152 (06.5) ＜ 0.0001

18.5-25 3287 (63.7) 1469 (59.9) 1818 (68.7)

25 ≤ 1613 (31.4) 0852 (36.3) 0761 (24.8)

Smoking status

Never 2861 (52.5) 0473 (23.2) 2388 (88.5) ＜ 0.0001

Former 0746 (16.2) 0624 (25.5) 0122 (04.8)

Current 1177 (31.3) 1028 (51.3) 0149 (06.8)

Alcohol consumption

Never 0643 (09.1) 0130 (04.1) 0513 (15.7) ＜ 0.0001

≤ 1/month 1608 (28.8) 0492 (20.2) 1116 (40.3)

2-4/month 1740 (38.0) 0890 (41.7) 0850 (33.0)

≥ 1/week 1121 (24.1) 0878 (34.0) 0243 (11.0)

Blood pressure Systolic blood pressure

＜ 108.83 1581 (31.9) 0457 (21.5) 1124 (45.7) ＜ 0.0001

108.84-123.36 1824 (38.7) 0980 (44.5) 0844 (31.0)

123.37 ≤ 1734 (29.4) 0971 (34.1) 0763 (23.3)

Diastolic blood pressure

＜ 70.45 1601 (30.8) 0458 (20.1) 1143 (45.1) ＜ 0.0001

70.46-79.96 1459 (28.6) 0702 (29.9) 0757 (26.8)

79.97 ≤ 2079 (40.7) 1248 (50.1) 0831 (28.1)

1) By surveyfreq test

(5)

Ta bl e 2. G eo m et ric m ea n of b lo od h ea vy m et al b y ge ne ra l a nd c lin ic al c ha ra ct er ist ic s Cadmium level (μ g/L ) Lead level (μ g/dL ) Mercury level (μ g/L ) Total Male Female Total Male Female Total Male Female Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Sex 1.07 ± 0.01 0.99 ± 0.01 1.18 ± 0.02 2.49 ± 0.02 2.81 ± 0.03 2.07 ± 0.03 5.19 ± 0.08 5.99 ± 0.12 4.13 ± 0.07 p for trend

1)

＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 Age 20 - 29 0.71 ± 0.02 0.70 ± 0.02 0.72 ± 0.02 1.98 ± 0.03 2.18 ± 0.04 1.69 ± 0.04 4.15 ± 0.09 4.50 ± 0.13 3.63 ± 0.10 30 - 39 1.00 ± 0.02 0.97 ± 0.03 1.04 ± 0.03 2.36 ± 0.03 2.73 ± 0.04 1.83 ± 0.03 5.04 ± 0.11 5.82 ± 0.17 3.91 ± 0.10 40 - 49 1.21 ± 0.02 1.09 ± 0.03 1.37 ± 0.04 2.70 ± 0.06 3.10 ± 0.04 2.18 ± 0.09 5.78 ± 0.15 6.75 ± 0.24 4.52 ± 0.13 50 - 59 1.38 ± 0.03 1.24 ± 0.04 1.55 ± 0.04 2.96 ± 0.05 3.32 ± 0.08 2.50 ± 0.04 6.38 ± 0.20 7.72 ± 0.31 4.63 ± 0.15 60 ≤ 1.38 ± 0.03 1.24 ± 0.03 1.52 ± 0.04 2.86 ± 0.04 3.30 ± 0.06 2.41 ± 0.05 5.04 ± 0.15 5.91 ± 0.23 4.16 ± 0.16 p for trend ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 Education Middle school graduation or less 1.43 ± 0.02 1.32 ± 0.03 1.52 ± 0.03 2.91 ± 0.04 3.43 ± 0.07 2.46 ± 0.04 5.37 ± 0.15 6.30 ± 0.26 4.57 ± 0.13 High school graduation 1.02 ± 0.02 0.93 ± 0.02 1.16 ± 0.03 2.43 ± 0.03 2.72 ± 0.05 1.98 ± 0.03 4.90 ± 0.15 5.44 ± 0.13 4.06 ± 0.08 College or more 0.88 ± 0.02 0.89 ± 0.02 0.87 ± 0.02 2.27 ± 0.03 2.57 ± 0.03 1.81 ± 0.06 5.41 ± 0.12 6.48 ± 0.19 3.78 ± 0.09 p for trend ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 0.5655 0.1733 ＜ 0.0001 Income Low 1.28 ± 0.04 1.15 ± 0.05 1.42 ± 0.05 2.62 ± 0.06 2.92 ± 0.09 2.29 ± 0.06 4.68 ± 0.16 5.16 ± 0.25 4.15 ± 0.18 Mid-low 1.09 ± 0.02 1.02 ± 0.03 1.18 ± 0.03 2.58 ± 0.04 2.96 ± 0.07 2.10 ± 0.04 4.73 ± 0.10 5.36 ± 0.15 3.93 ± 0.10 Mid-high 1.04 ± 0.02 0.96 ± 0.02 1.14 ± 0.03 2.41 ± 0.04 2.73 ± 0.05 1.98 ± 0.03 5.12 ± 0.14 5.83 ± 0.22 4.15 ± 0.10 High 1.00 ± 0.02 0.94 ± 0.02 1.09 ± 0.03 2.43 ± 0.04 2.71 ± 0.04 2.03 ± 0.07 5.90 ± 0.13 7.01 ± 0.20 4.28 ± 0.10 p for trend ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 0.0004 0.0012 0.005 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 0.1321 BMI ＜ 18.5 0.90 ± 0.05 0.89 ± 0.08 0.91 ± 0.06 2.13 ± 0.07 2.54 ± 0.12 1.82 ± 0.07 3.94 ± 0.18 4.36 ± 0.34 3.62 ± 0.19 18.5 - 25 1.07 ± 0.01 0.98 ± 0.02 1.17 ± 0.02 2.46 ± 0.03 2.79 ± 0.03 2.08 ± 0.04 4.82 ± 0.08 5.51 ± 0.13 4.02 ± 0.07 25 ≤ 1.11 ± 0.02 1.02 ± 0.02 1.28 ± 0.03 2.62 ± 0.04 2.88 ± 0.05 2.12 ± 0.04 6.14 ± 0.14 6.95 ± 0.19 4.57 ± 0.14 p for trend 0.0007 0.0575 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 0.0352 0.0067 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001

(6)

Ta bl e 2. C on tin ue d Cadmium level (μ g/L ) Lead level (μ g/dL ) Mercury level (μ g/L ) Total Male Female Total Male Female Total Male Female Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE Smoking status Never 1.05 ± 0.02 0.64 ± 0.02 1.18 ± 0.02 2.14 ± 0.03 2.39 ± 0.07 2.06 ± 0.03 4.38 ± 0.07 5.18 ± 0.18 4.12 ± 0.07 Former 0.88 ± 0.02 0.87 ± 0.02 0.97 ± 0.07 2.75 ± 0.05 2.87 ± 0.05 1.94 ± 0.08 6.31 ± 0.22 6.65 ± 0.24 4.02 ± 0.24 Current 1.26 ± 0.02 1.24 ± 0.02 1.49 ± 0.09 2.91 ± 0.04 2.97 ± 0.04 2.32 ± 0.10 5.96 ± 0.15 6.12 ± 0.16 4.49 ± 0.21 p for trend ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 0.0064 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 0.0412 ＜ 0.0001 0.0015 0.1611 Alcohol consumption Never 1.28 ± 0.04 0.95 ± 0.05 1.39 ± 0.04 2.25 ± 0.05 2.70 ± 0.10 2.10 ± 0.05 4.47 ± 0.17 5.62 ± 0.36 4.08 ± 0.15 ≤ 1/month 1.06 ± 0.02 0.91 ± 0.03 1.16 ± 0.02 2.20 ± 0.03 2.50 ± 0.05 2.00 ± 0.03 4.33 ± 0.08 5.00 ± 0.15 3.89 ± 0.08 2- 4/month 0.96 ± 0.02 0.88 ± 0.02 1.09 ± 0.03 2.45 ± 0.04 2.68 ± 0.05 2.06 ± 0.06 5.04 ± 0.11 5.53 ± 0.16 4.22 ± 0.10 ≥ 1/week 1.20 ± 0.02 1.18 ± 0.03 1.27 ± 0.06 3.01 ± 0.05 3.18 ± 0.05 2.31 ± 0.07 6.72 ± 0.18 7.17 ± 0.21 4.87 ± 0.25 p for trend 0.7297 ＜ 0.0001 0.0029 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 0.0323 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 0.0006 Blood pressure Systolic blood pressure ＜ 108.83 0.94 ± 0.02 0.87 ± 0.03 0.98 ± 0.02 2.18 ± 0.03 2.62 ± 0.05 1.90 ± 0.04 4.55 ± 0.10 5.39 ± 0.19 4.02 ± 0.09 108.84 - 123.36 1.04 ± 0.02 0.94 ± 0.02 1.25 ± 0.03 2.47 ± 0.03 2.65 ± 0.04 2.12 ± 0.04 5.34 ± 0.11 5.94 ± 0.16 4.19 ± 0.10 123.37 ≤ 1.26 ± 0.02 1.14 ± 0.03 1.49 ± 0.04 2.87 ± 0.05 3.14 ± 0.06 2.34 ± 0.04 5.70 ± 0.13 6.42 ± 0.19 4.28 ± 0.12 p for trend ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 0.0437 Diastolic blood pressure ＜ 70.45 0.98 ± 0.02 0.89 ± 0.03 1.03 ± 0.02 2.17 ± 0.04 2.56 ± 0.05 1.93 ± 0.04 4.44 ± 0.09 5.20 ± 0.18 3.99 ± 0.09 70.46 - 79.96 1.04 ± 0.02 0.95 ± 0.02 1.17 ± 0.03 2.45 ± 0.03 2.72 ± 0.05 2.03 ± 0.04 5.07 ± 0.11 5.67 ± 0.17 4.17 ± 0.11 79.97 ≤ 1.17 ± 0.02 1.06 ± 0.02 1.44 ± 0.03 2.78 ± 0.04 2.97 ± 0.05 2.33 ± 0.04 5.85 ± 0.13 6.49 ± 0.16 4.32 ± 0.12 p for trend ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 0.0189 1) By surveyreg test

(7)

가지 중금속 모두 현재 흡연자가 혈중 중금속 농도가 높았으 며, 남성의 경우 흡연 경험이 없는 자가 가장 낮은 농도를 보였 고, 여성의 경우에는 과거에 흡연경험이 있는 자가 가장 낮은 농 도를 보였다. 수축기 혈압과 이완기 혈압 모두 높아짐에 따라 세 가지 중금속이 높아지는 경향을 보였다 (p-trend ＜ 0.0001).

혈중 중금속 농도와 심혈관 질환 유병률의 관계

전체 대상자 5,139명 중 뇌졸중 91명, 협심증 80명, 고혈압 1,511명으로 분류되었으며, 혈중 카드뮴, 납, 수은의 농도와 심 혈관 질환인 뇌졸중, 협심증, 고혈압과의 유병률 간의 연관성 에 대한 로지스틱 회귀분석 결과는 Table 3에 제시하였다.

혈중 카드뮴과 심혈관 질환 유병률에 대해 교란인자를 보정 하지 않은 경우 (model 1), 혈중 카드뮴 농도가 1 μg/L씩 증가 할수록 뇌졸중의 위험률은 1.48배 (OR: 1.48, 95% CI: 1.08- 2.02) 증가하였고, 남성의 경우 1.77배 (OR: 1.77, 95% CI: 1.09- 2.87) 증가하였다. 협심증은 1.81배 (OR: 1.81, 95% CI: 1.31- 2.49)로 유병률이 증가하였으며, 여성의 경우 1.92배 (OR: 1.92, 95% CI: 1.33-2.77) 증가하였다. 고혈압은 1.77배 (OR: 1.77, 95%

CI: 1.58-1.98) 증가하였으며, 남・여 모두 각각 1.69배 (OR:

1.69, 95% CI: 1.45-1.97), 2.05배 (OR: 2.05, 95% CI: 1.74-2.41) 로 유의적으로 증가하였다. 나이, 교육정도, 소득수준을 보정 했을 때 (model 2), 혈중카드뮴과 대상자 전체의 고혈압 유병 률은 1.18배 (OR: 1.18, 95% CI: 1.05-1.33) 증가하였고 남성의 경우 1.32배 (OR: 1.32, 95% CI: 1.11-1.56)로 유병률이 증가하 였으며, model 2에 추가하여 BMI, 흡연상태, 음주섭취를 보정 했을 때 (model 3), 전체적으로는 1.21배 (OR: 1.21, 95% CI: 1.06- 1.37) 유병률이 높아졌으며, 남성의 경우 1.33배 (OR: 1.33, 95%

CI: 1.10-1.60), 여성의 경우 1.23배 (OR: 1.23, 95% CI: 1.03-1.46) 유병률이 증가하였다.

혈중 납과 심혈관 질환의 유병률은 혈중 납 농도가 1 μg/dL 씩 증가할수록 뇌졸중과 협심증인 경우 1.13배, 1.12배 증가하 였으며, 여성에서 각각 1.14배, 1.15배 유병률이 증가하였지만, 남성의 경우에는 유의적인 차이가 없었다 (model 1). 교란인자 를 모두 보정한 경우 (model 3) 혈중 납과 뇌졸중에 대한 유병 률은 여성의 경우 1.44배 (OR: 1.44, 95% CI: 1.09-1.92) 증가 하였다. 고혈압의 유병률은 교란인자를 보정하지 않았을 때 (model 1) 1.33배 증가하였으며, 남・여 각각 1.26배, 1.39배 증 가하는 경향을 보이고 있으며, model 2에서는 1.13배 증가하 였고, 남성의 경우 1.09배 증가하였다. 교란인자를 모두 보정한 model 3에서는 1.08배 고혈압 유병률이 증가하였으며, model 2와 달리 여성의 경우에 1.11배 (OR: 1.11, 95% CI: 1.02-1.22) 증가하였다.

혈중 수은과의 협심증 유병률과의 관계에 대해서는 혈중 수

은 농도가 1 μg/L씩 증가할수록 여성의 경우에만 1.12배 (model 1, 2), 증가하였으며, 수축기혈압을 포함한 모든 교란변수를 보정했을 때 (model 3), 전체 대상자에서 유병률이 1.03배 (OR:

1.03, 95% CI: 1.01-1.05) 증가하였지만, 성별에 따른 유병률에 대해서는 유의적이지 않았다.

혈중 카드뮴 농도에 따른 혈압과의 관계

혈중 중금속과 심혈관 질환 유병률과의 관계에 있어서 혈중 카드뮴 농도와 고혈압과의 관계가 가장 유의적인 결과를 보이 므로, 혈중 카드뮴 농도를 삼분위로 재분류하여 혈중 카드뮴 농 도에 따른 혈압과의 관계에 대해서 다중회귀분석을 수행하였 다 (Table 4). 교란인자인 나이, 교육정도, 소득수준, BMI, 흡 연상태, 음주섭취에 대해서 보정 전・후 모두 카드뮴 농도가 증가함에 따라서 수축기혈압, 이완기 혈압이 유의적으로 증가 하였다 (p-trend ＜ 0.0001).

생선 섭취빈도에 따른 섭취자의 특성과 영양소 섭취와의 관계 1년간의 식이섭취를 조사한 식이섭취빈도조사를 이용하여 연구 대상자들의 생선섭취빈도에 따른 인구통계학적 특성 및 생활습관 요인을 분석하였다 (Table 5). 대상자들은 생선을 평 균 주 1회 섭취하였으며, 성별에 따른 생선섭취빈도는 유의적으 로 차이를 보이지 않았고, 연령이 많을수록 생선섭취빈도가 감 소하였다 (p-value ＜ 0.0001). 교육수준이 낮을수록 생선 섭취 횟수가 현저히 감소하는 것을 볼 수 있으며 (p-value ＜ 0.0001), 가구소득이 높을수록 (p-value ＜ 0.0001) 생선을 더 자주 섭 취하는 경향을 보였다. 또한 음주섭취빈도가 증가할수록 생선 섭취빈도가 증가하였다 (p-value ＜ 0.0001).

대상자들의 1일 24시간 회상조사 자료를 이용하여 영양소 섭취량을 생선섭취 빈도에 따라 나누어 에너지 섭취량과 성별, 나이를 보정한 후 Table 6에 제시하였다. 생선섭취가 증가함에 따라서 단백질의 섭취량은 유의적으로 증가하였다 (p-trend ＜ 0.0001). 조섬유, 칼슘, 인, 철, 칼륨 섭취량은 생선섭취 빈도가 증가함에 따라 증가하는 경향을 보였으며 (p-trend ＜ 0.0001), 나트륨, 비타민A, 카로틴, 레티놀, 나이아신은 증가하는 경향 을 보이지만 유의적인 차이를 보이지 않았다. 생선섭취 빈도에 따른 혈중 중금속 농도를 살펴보면, 생선섭취 빈도가 증가함에 따라 혈중 수은 농도가 유의적으로 증가하였으나 (p-trend ＜ 0.0001), 혈중 카드뮴과 납의 농도는 유의적인 차이를 보이지 않았다.

생선섭취와 고혈압 유병률의 관계

생선 섭취 빈도와 고혈압 유병률 간의 연관성에 대해 다중 로 지스틱 회귀분석을 실시한 결과 (Table 7)에서 교란인자를 보 정하지 않은 경우 (model 1), 생선을 거의 섭취하지 않는 그룹

(8)

Ta bl e 3. S ur ve yl og ist ic a na ly sis fo r c ar di ov as cu la r d ise as es a ss oc ia te d w ith b lo od h ea vy m et al b y ge nd er Cadmium Model 1

1)

Model 2

2)

Model 3

3)

Total Male Female Total Male Female Total Male Female OR (95% CI

)

4)

OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) Stroke 1.48

(1.08

- 2.02 ) 1.77

(1.09

- 2.87 ) 1.30

(0.95

- 1.78 ) 0.92

(0.54

- 1.56 ) 1.13

(0.57

- 2.22 ) 0.75

(0.41

- 1.39 ) 0.89

(0.48

- 1.62 ) 1.13

(0.48

- 2.67 ) 0.85

(0.43

- 1.68 ) IHD

5)

1.81 (1.31

- 2.49 ) 1.73

(0.96

- 3.09 ) 1.92

(1.33

- 2.77 ) 1.35

(0.87

- 2.11 ) 1.28

(0.59

- 2.78 ) 1.50

(0.90

- 2.49 ) 1.40

(0.91

- 2.14 ) 1.42

(0.71

- 2.83 ) 1.57

(0.99

- 2.49 ) HPT

6)

1.77 (1.58

- 1.98 ) 1.69

(1.45

- 1.97 ) 2.05

(1.74

- 2.41 ) 1.18

(1.05

- 1.33 ) 1.32

(1.11

- 1.56 ) 1.19

(0.99

- 1.43 ) 1.21

(1.06

- 1.37 ) 1.33

(1.10

- 1.60 ) 1.23

(1.03

- 1.46 ) Lead Model 1 Model 2 Model 3 Total Male Female Total Male Female Total Male Female OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) Stroke 1.13

(1.05

- 1.21 ) 1.08

(0.95

- 1.23 ) 1.14

(1.03

- 1.27 ) 1.06

(0.94

- 1.21 ) 0.86

(0.60

- 1.23 ) 1.23

(0.96

- 1.59 ) 1.07

(0.92

- 1.25 ) 0.88

(0.59

- 1.32 ) 1.44

(1.09

- 1.92 ) IHD 1.12

(1.02

- 1.24 ) 1.09

(0.92

- 1.28 ) 1.15

(1.01

- 1.32 ) 1.06

(0.87

- 1.29 ) 0.90

(0.57

- 1.43 ) 1.14

(0.94

- 1.37 ) 1.07

(0.90

- 1.28 ) 0.91

(0.56

- 1.48 ) 1.19

(0.99

- 1.42 ) HPT 1.33

(1.20

- 1.49 ) 1.26

(1.15

- 1.38 ) 1.39

(1.03

- 1.88 ) 1.13

(1.04

- 1.23 ) 1.09

(1.01

- 1.18 ) 1.08

(0.99

- 1.17 ) 1.08

(1.01

- 1.16 ) 1.07

(0.99

- 1.16 ) 1.11

(1.02

- 1.22 ) Mercury Model 1 Model 2 Model 3 Total Male Female Total Male Female Total Male Female OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) OR

(95% CI

) Stroke 1.02

(0.99

- 1.05 ) 1.01

(0.98

- 1.05 ) 1.01

(0.83

- 1.23 ) 1.02

(0.99

- 1.04 ) 1.01

(0.98

- 1.04 ) 1.01

(0.86

- 1.19 ) 1.02

(0.99

- 1.04 ) 1.02

(0.99

- 1.05 ) 0.99

(0.84

- 1.17 ) IHD 1.02

(1.00

- 1.04 ) 1.02

(0.99

- 1.04 ) 1.12

(1.03

- 1.21 ) 1.02

(1.00

- 1.04 ) 1.02

(0.99

- 1.04 ) 1.12

(1.03

- 1.21 ) 1.03

(1.01

- 1.05 ) 1.03

(1.00

- 1.05 ) 1.11

(1.00

- 1.23 ) HPT 1.04

(1.00

- 1.07 ) 1.03

(0.99

- 1.07 ) 1.02

(0.98

- 1.07 ) 1.03

(0.99

- 1.07 ) 1.01

(0.99

- 1.04 ) 1.02

(0.98

- 1.07 ) 1.00

(0.99

- 1.02 ) 1.00

(0.98

- 1.01 ) 1.01

(0.97

- 1.05 ) 1) Model 1: Unadjusted 2 ) Model 2: Adjusted for age, education, income 3 ) Model 3: Adjusted for age, education, income, BMI, smoke, alcohol, SBP

; SBP was not adjusted for in HPT 4

) OR

: Odds ratio, CI

: confidence interval 5

) IHD

: Ischemic heart diseases 6

) HPT

: Hypertension

(9)

(Rarely)과 비교했을 때, 주 2회 이상 섭취하는 그룹의 고혈압 유병률이 69% (OR: 0.31, 95% CI: 0.16-0.59) 감소되는 경향을 보이고 있으며, 나이, 교육정도, 소득수준을 보정한 후에는 총 생선섭취빈도와 고혈압 유병률이 유의하지 않았으며, 그 외 BMI, 흡연상태, 음주섭취를 추가로 보정하여 분석한 model 3에서도 유의적이지 않았다.

생선종류별 섭취빈도에 따른 고혈압 유병률과의 연관성에 대 해서는 다른 결과를 보이고 있었다. 고등어 섭취와 고혈압 유병 률 간의 관계를 분석 한 결과, 고등어를 거의 섭취하지 않는 그 룹 (Rarely)과 비교했을 때, 주 2회 섭취하는 그룹의 고혈압 유 병률이 38% (OR: 0.62, 95% CI: 0.46-0.84) 낮았다 (model 1).

나이, 교육정도, 소득수준을 보정한 후 (model 2) 고혈압의 유 병률이 34% (OR: 0.66, 95% CI: 0.46-0.95) 감소하였으며, 그 외 BMI, 흡연상태, 음주섭취를 추가로 보정 했을 때 (model 3), 고혈압의 유병률이 38% (OR: 0.62, 95% CI: 0.42-0.93) 감소 하였다. 참치 섭취에 따른 고혈압 유병률에 대해서는 참치를 거의 섭취하지 않는 그룹 (Rarely)과 비교했을 때, 주 2회 이상 섭취하는 그룹의 고혈압 유병률이 59% (OR: 0.41, 95% CI: 0.29- 0.58) 감소하였으나, 나이, 교육정도, 소득수준을 보정한 결과 섭취빈도에 따른 고혈압 유병률이 유의적이지 않았으며, 그 외 BMI, 흡연상태, 음주섭취를 추가로 보정하여 분석한 model 3 에서도 유의하지 않은 결과를 보였다.

참치 섭취와 고혈압 유병률에 대해 교란인자를 보정하지 않 았을 때, 참치를 거의 섭취하는 않는 그룹 (Rarely)과 비교 시 참치를 월 1~3회 섭취하는 그룹에서 51% (OR: 0.49 95% CI:

0.31-0.51), 주 1회 섭취하는 그룹에서 61% (OR: 0.39, 95% CI:

0.31-0.51), 주 2회 이상 섭취 그룹에서는 59% (OR: 0.41, 95%

CI: 0.29-0.58) 유의적으로 낮았다 (model 1). 하지만 교란인 자를 보정했을 때 (model 2, 3) 거의 섭취하지 않는 그룹에 비 해 주 2회 이상 섭취하는 그룹이 고혈압 유병률이 증가하지만 유의적이지 않았다.

조기, 대구 섭취와 고혈압 유병률에 대해서는 교란인자를 보 정한 model 2와 model 3에서 섭취빈도가 증가함에 따라서 감 소하는 경향을 보이나, 유의적인 차이를 보이지 않았다.

멸치, 오징어 섭취와 고혈압 유병률은 교란인자를 보정했을 때, 거의 섭취하지 않는 그룹에 비해 주 1회 섭취한 그룹이 고 혈압 유병률이 증가하지만 유의적이지 않았다.

조개 섭취와 고혈압 유병률은 교란인자를 보정하지 않을 때, 조개를 거의 섭취하지 않는 그룹 (Rarely)과 비교했을 때, 조 개 섭취를 주 2회 이상 섭취하는 군의 고혈압 유병률이 29%

(OR: 0.71, 95% CI: 0.51-0.98) 낮았다 (model 1). 그러나 나이, 교육정도, 소득수준을 보정했을 때와 그 외 BMI, 흡연상태, 음주섭취에 대해 보정 때 유병률이 증가하는 경향을 보이지 만, 유의적이지 않았다.

젓갈 섭취와 고혈압 유병률을 분석한 결과, model 1에서 젓 갈을 거의 섭취하지 않는 그룹 (Rarely)과 비교했을 때, 주 1회 섭취한 그룹의 고혈압 유병율이 1.33배 (OR: 1.33, 95% CI:

1.05-1.69)로 증가하였고, 나이, 교육정도, 소득수준을 보정한 model 2와 그 외 BMI, 흡연상태, 음주섭취를 추가로 보정한 model 3에서 고혈압 유병률이 각각 1.55배 (OR: 1.55, 95% CI:

1.16-2.03), 1.41배 (OR: 1.41, 95% CI: 1.01-1.88) 증가하였다.

그러나 주 2회 이상 섭취 시 고혈압 유병률은 유의하지 않았다.

고 찰

본 연구는 국민건강영양조사 2008~2010년 자료를 이용하 여 20세 이상 성인의 혈중 중금속 농도와 심혈관 질환 유병률 및 생선섭취와의 관련성을 분석하였다.

환경부에서 우리나라 국민들의 혈중 중금속 농도를 조사하 였을 때, 혈중 카드뮴, 납, 수은 농도는 각각 1.52 μg/L, 2.66 μg/dL, 4.25 μg/L로 조사되었으며,³⁵⁾ 미국에 비해 높은 것으로 나타났다.³⁶⁾ 미국의 NHANES (The National Health and Nut-

Table 4. Association of blood pressures (95% CI) with blood cadmium

SBP (mmHg) DBP (mmHg)

Model 1

¹⁾

Model 2

²⁾

Model 3

³⁾

Model 1 Model 2 Model 3

Blood Cadmium

＜ 0.77 Reference Reference Reference Reference Reference Reference

0.77-1.27 4.05 0.83 0.65 1.95 0.38 0.25

(2.69-5.42) (-0.56-2.22) (-0.76-2.05) (0.89-3.01) (-0.72-1.48) (-0.84-1.34)

1.28 ≤ 8.19 2.10 1.74 3.76 1.14 0.78

(6.73-9.65) -(0.50-3.69) -(0.18-3.30) (2.70-4.83) (-0.06-2.33) (-0.43-1.98)

R

²

0.04 0.18 0.25 0.02 0.08 0.16

p for trend

⁴⁾

＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001 ＜ 0.0001

1) Model 1: Unadjusted 2) Model 2: Adjusted for age, education, income 3) Model 3: Adjusted for age, education, income,

BMI, smoke, alcohol 4) By surveyreg test

(10)

rition Examination) 2003~2004년 조사에 따르면, 미국인들의 혈중 카드뮴 농도는 0.38 μg/L로 우리나라 국민들의 혈중 카 드뮴 농도가 4배 높았으며, 혈중 납과 수은 농도는 각각 1.52 μg/dL, 0.98 μg/L로 우리나라 국민들의 혈중 납, 수은 농도가

1.8배, 4.3배 높은 결과를 보였다.³⁶⁾

2007년 우리나라 국민을 대상으로 한 체내 유해물질 실태 를 조사한 연구에서는 혈중 중금속 농도를 조사한 결과, 65세 이상 노인의 혈중 카드뮴, 납, 수은의 농도는 각각 1.19 μg/L,

Table 5. General characteristics of subjects according to the frequency of fishes intake Frequency of fishes intake

¹⁾

p value

²⁾

Rarely (107) 1-3/month (2194) 1/week (2633) ≥ 2/week (205)

n (%) n (%) n (%) n (%)

Sex 0.0536

Male 58 (59.9) 0985 (55.5) 1248 (57.6) 117 (65.9)

Female 49 (40.1) 1209 (44.5) 1385 (42.4) 088 (34.1)

Age ＜ 0.0001

20-29 11 (18.4) 0377 (27.5) 0499 (27.8) 052 (32.7)

30-39 11 (12.6) 0365 (18.7) 0604 (23.6) 043 (22.2)

40-49 15 (22.9) 0371 (19.0) 0586 (22.9) 044 (20.0)

50-59 18 (16.5) 0458 (18.9) 0527 (17.4) 043 (19.2)

60 ≤ 52 (29.7) 0623 (15.0) 0417 (08.3) 023 (05.9)

Education ＜ 0.0001

Middle school graduation or less 63 (51.7) 0973 (32.2) 0655 (18.6) 033 (12.7)

High school graduation 27 (35.0) 0702 (39.9) 1054 (43.6) 094 (50.6)

College or more 12 (13.3) 0506 (28.0) 0917 (37.8) 077 (36.7)

Income ＜ 0.0001

Low 47 (37.1) 0555 (19.7) 0295 (10.4) 009 (02.9)

Mid-low 26 (31.8) 0604 (28.5) 0651 (24.5) 033 (16.7)

Mid-high 17 (18.9) 0534 (27.9) 0803 (32.0) 072 (37.9)

High 13 (12.2) 0472 (24.0) 0845 (33.2) 089 (42.5)

BMI 0.6020

＜ 18.5 02 (00.8) 0109 (05.2) 0121 (05.0) 007 (03.5)

18.5-25 74 (70.7) 1370 (63.4) 1705 (63.6) 138 (63.8)

25 ≤ 31(28.7) 0715 (31.4) 0715 (31.4) 060 (32.8)

Smoking status 0.6804

Never 48 (48.0) 1241 (53.4) 1462 (51.9) 110 (51.1)

Former 15 (12.7) 0312 (15.9) 0387 (16.8) 032 (14.3)

Current 31(39.3) 0486 (30.5) 0608 (31.4) 052 (34.6)

Alcohol consumption ＜ 0.0001

Never 28 (22.5) 0315 (10.2) 0276 (07.8) 024 (08.0)

≤ 1/month 29 (27.6) 0746 (31.1) 0793 (27.7) 040 (21.5)

2-4/month 28 (27.2) 0700 (37.7) 0928 (38.3) 084 (40.9)

≥ 1/week 18 (22.7) 0422 (21.0) 6262 (26.1) 055 (29.6)

Blood pressure

Systolic blood pressure 0.0218

＜ 108.83 18 (21.2) 0616 (30.3) 0869 (33.1) 078 (35.9)

108.84-123.36 35 (34.7) 0782 (39.2) 0928 (38.3) 079 (41.5)

123.37 ≤ 54 (44.1) 0796 (30.5) 0836 (28.7) 048 (22.7)

Diastolic blood pressure 0.0542

＜ 70.45 29 (24.7) 0685 (31.1) 0817 (30.7) 070 (31.9)

70.46-79.96 21 (22.4) 6565 (30.6) 0712 (27.0) 070 (31.0)

79.97 ≤ 57 (52.9) 0853 (38.3) 1104 (42.3) 065 (37.0)

1) From food frequency questionnaire data 2) By surveyfreq test

(11)

1.89 μg/dL, 3.26 μg/L로 보고되었으며, 연령이 증가함에 따라 서 혈중 중금속 농도가 증가하는 결과를 보였다.³⁷⁾ 본 연구결 과에서는 60세 이상 노인의 혈중 카드뮴농도는 1.38 μg/L로 20대에 비해 1.2배 높았으며, 혈중 납과 수은의 농도는 각각 2.86 μg/dL, 5.04 μg/L로 1.5배 높게 나타나 연령이 증가함에 따라 혈중 중금속 농도가 증가하는 경향을 보였다. 또한 미국 뉴욕시민을 대상으로 한 연구 결과에서도 연령이 증가함에 따 라 혈중 중금속 농도가 증가하였으며, 20~30대에 비해 60세 이상 노인의 혈중 카드뮴 농도는 0.77 μg/L로 1.1배 높았으며, 혈중 납 농도는 2.40 μg/dL로 1.7배, 혈중 수은 농도는 2.71μg/L 1.1배 높았다.³⁸⁾ 연령에 따른 혈중 중금속 농도는 중금속이 체 내에 축적되는 성질과 연령이 증가함에 따라서 장기들의 기능 저하로 인한 배출시간 지연으로 인해 연령이 높을수록 중금속 농도가 높게 나타나는 것으로 사료된다.

혈중 중금속농도와 뇌졸중, 협심증, 고혈압 유병률에 대한 분석에서는 고혈압과 카드뮴의 관계에 대해서만 유의적인 관 계를 보였고, 수축기와 이완기 혈압이 혈중 카드뮴 농도가 증가 함에 따라서 유의적인 차이를 보였다. NHANES 1999~2006 자료를 분석한 연구에서, 혈중의 카드뮴 농도 증가 시 심혈관 질환의 유병률이 증가한다고 보고하였으며,²⁶⁾ Peters 등의 연

구에서 또한 혈중의 카드뮴 농도가 증가할수록 뇌졸중과 심 장마비 유병률이 증가하는 것으로 나타나 혈중 카드뮴 농도 의 증가가 심혈관 질환 발병에 영향을 미친다고 하였다.¹²⁾ 본 연구에서도 혈중 카드뮴 농도가 증가할수록 뇌졸중, 협심증, 고혈압의 위험도가 증가하여 선행결과들과 일치하는 결과를 보였다. 이와 유사하게, 미국의 NHANES 1999~2004을 분석 한 연구에서는 고혈압 환자가 대조군에 비해 혈중 납과 카드 뮴 농도가 각각 1.2배, 1.1배 높다고 보고되었으며, 적은 양의 카드뮴 노출이 신장과 심혈관질환에 영향을 끼쳐서, 혈중 중금 속 농도가 이완기 혈압 증가에 영향을 미친다는 연구 결과를 보고하였다.³⁹⁾

2000년 이후 국민건강영양조사 시 24시간 회상법의 자료를 통해 한국인의 대표식단을 선정 후 그 식단에 따른 오염물질 섭취량 및 위해도 평가에서 어패류가 카드뮴, 납, 수은의 섭취 에 크게 기여하는 식품군으로 보고되었으며,^4,10) 생선섭취빈도 의 증가에 따라 혈중 중금속 농도가 증가되고 모발이나 손톱의 중금속 함량이 증가하게 된다.^31,40) 오염된 식품 섭취로 인해 체 내로 유입된 중금속은 배출되지 못하고 체내에 축적되어 만성 질병을 일으키는 원인이 된다.^4,5)

본 연구에서 생선섭취 빈도가 증가함에 따라서 혈중 중금속

Table 6. Dietary intakes according to the frequency of fishes intake

Frequency of fishes intake

¹⁾

p trend

²⁾

Rarely 1-3/month 1/week ≥ 2/week

Mean

³⁾

± SE Mean ± SE Mean ± SE Mean ± SE

Nutritient intake

Lead (μg/dL) 002.46 ± 0.13 002.40 ± 0.06 002.47 ± 0.06 002.39 ± 0.08 ＜ 0.2502

Mercury (μg/L) 004.30 ± 0.52

^a

004.66 ± 0.21

^a

005.35 ± 0.21

^b

005.85 ± 0.41

^b

＜ 0.0001

1) From food frequency questionnaire data 2) By surveyreg test 3) Adjusted means for energy intake (kcal/day), sex and age

(12)

농도를 분석한 결과 혈중 카드뮴과 납 농도는 유의적으로 증가 함을 보이지 않았지만 혈중 수은은 유의적으로 증가하는 양 상을 보였다. 이러한 연구결과는 국민건강영양조사 제4기 2차 년도 (2008)를 이용한 어패류 섭취빈도에 따른 한국 성인의 혈 중 중금속 농도를 조사한 Kim 등이 보고한 대로, 혈중 카드뮴 과 납 농도는 어패류 섭취빈도와 상대적으로 관련성이 적게 나 타났고 혈중 수은 농도와 어패류 섭취빈도는 관련성이 있는 것

으로 나타났다는 연구결과와 일치한다.¹⁹⁾ 어패류 섭취와 수은 과의 관련 선행연구들을 보면, 생선섭취빈도가 증가함에 따라 혈액・모발・손톱 수은 함량이 증가하게 되고,21,24,40,41) Wenn- berg 등의 연구에서는 생선섭취빈도가 많을수록 남성의 경우 혈중 수은과 뇌졸중 위험도가 증가한다는 결과를 보고 한 바 있다.²²⁾ 그러나 본 연구에서는 혈중 수은과 뇌졸중・고혈압 유 병률과의 관계에 유의적인 결과를 보이지 않았다. 또한 어패류

Table 7. Surveylogistic analysis for odds ratio (95% CI) of hypertension associated with fishes intakes Frequency of fishes intake

¹⁾

Rarely 1-3/month 1/week ≥ 2/week

OR OR (95% CI)

²⁾

OR (95% CI) OR (95% CI)

Total Fish intake

Model 1

³⁾

1 0.57 (0.35-0.92) 0.50 (0.30-0.82) 0.31 (0.16-0.59)

Model 2

⁴⁾

1 0.90 (0.54-1.50) 0.97 (0.58-1.64) 0.62 (0.30-1.28)

Model 3

⁵⁾

1 1.01 (0.55-1.85) 1.08 (0.59-1.99) 0.65 (0.28-1.49)

Mackerel

Model 1 1 0.64 (0.51-0.81) 0.63 (0.47-0.83) 0.62 (0.46-0.84)

Model 2 1 0.83 (0.62-1.11) 0.81 (0.58-1.13) 0.66 (0.46-0.95)

Model 3 1 0.81 (0.60-1.11) 0.76 (0.53-1.07) 0.62 (0.42-0.93)

Tuna

Model 1 1 0.49 (0.41-0.57) 0.39 (0.31-0.51) 0.41 (0.29-0.58)

Model 2 1 1.01 (0.84-1.23) 1.00 (0.75-1.32) 1.05 (0.69-1.58)

Model 3 1 1.04 (0.85-1.28) 0.97 (0.72-1.32) 1.05 (0.66-1.65)

Yellow fish

Model 1 1 0.94 (0.77-1.14) 0.85 (0.65-1.11) 0.99 (0.74-1.33)

Model 2 1 1.01 (0.81-1.25) 0.80 (0.60-1.08) 0.79 (0.57-1.10)

Model 3 1 0.99 (0.78-1.26) 0.87 (0.64-1.18) 0.79 (0.54-1.16)

Pollack

Model 1 1 1.16 (0.96-1.41) 1.15 (0.89-1.49) 1.05 (0.70-1.57)

Model 2 1 1.03 (0.82-1.28) 0.98 (0.73-1.31) 0.78 (0.50-1.23)

Model 3 1 0.99 (0.77-1.26) 0.94 (0.69-1.29) 0.75 (0.46-1.22)

Anchovy

Model 1 1 0.73 (0.54-0.98) 0.91 (0.66-1.25) 0.93 (0.70-1.24)

Model 2 1 0.93 (0.66-1.30) 1.09 (0.75-1.57) 0.92 (0.66-1.27)

Model 3 1 0.98 (0.68-1.42) 1.07 (0.72-1.58) 0.98 (0.69-1.39)

Squid

Model 1 1 0.54 (0.46-0.64) 0.50 (0.39-0.65) 0.39 (0.27-0.56)

Model 2 1 0.91 (0.75-1.10) 1.14 (0.84-1.55) 0.95 (0.64-1.41)

Model 3 1 0.94 (0.75-1.16) 1.11 (0.80-1.55) 0.87 (0.56-1.34)

Clam

Model 1 1 0.65 (0.55-0.77) 0.63 (0.49-0.80) 0.71 (0.51-0.98)

Model 2 1 0.89 (0.74-1.08) 0.97 (0.73-1.30) 1.02 (0.69-1.52)

Model 3 1 0.86 (0.70-1.07) 0.89 (0.64-1.22) 1.06 (0.70-1.62)

Salted fish

Model 1 1 0.73 (0.62-0.86) 1.33 (1.05-1.70) 1.15 (0.88-1.50)

Model 2 1 0.83 (0.69-0.99) 1.55 (1.17-2.05) 1.10 (0.81-1.50)

Model 3 1 0.83 (0.68-1.01) 1.41 (1.03-1.92) 0.92 (0.66-1.29)

1) From food frequency questionnaire data 2) OR: Odds ratio, CI: confidence interval 3) Model 1: Unadjusted 4) Model 2: Ad-

justed for age, education, income 5) Model 3: Adjusted for age, education, income, BMI, smoke, alcohol

(13)

의 카드뮴과 납의 농도가 높은 반면, 생선섭취 빈도가 증가함 에 따른 혈중 카드뮴과 납 농도는 뚜렷하게 증가하지 않았다.

이는 혈중 카드뮴과 납은 흡연자가 비흡연자에 비해 혈중 농 도가 높으며,^23,37,42) 직업적으로 노출되는 경우, 음주를 많이 할 수록 혈중 농도가 높다고 하였다.^23,44) 따라서 흡연과 음주가 중 금속 배출효율을 저하시켜 혈중 카드뮴과 납 농도가 증가시킨 다는 선행연구 결과에 따라^42-44) 혈중 카드뮴과 납 농도는 어패 류 섭취에 비해 흡연, 알코올에 더 민감할 것으로 사료된다.

반면에 미국의 5,201명이 참여한 코호트 조사에서는 생선섭 취빈도가 증가함에 따라서 심혈관 질환의 위험도가 감소하는 패턴을 보였으며,¹³⁾ Wennberg 등의 연구에서 여성의 경우 생선 섭취 빈도가 증가함에 따라 뇌졸중 위험도가 감소하였다.²²⁾ Iso 등의 연구에서도 생선섭취 증가할수록 심혈관 질환 위험도가 낮아졌으며,⁴⁵⁾ 생선오일과 고혈압에 대한 미국연구에서는 생선 섭취로 인해 고혈압의 유병률이 감소하였다.⁴⁶⁾ 본 연구결과에서 는 생선섭취와 고혈압 유병률에 대한 분석 결과 생선 종류에 따라서 결과가 다르게 나타났는데, 고등어섭취가 증가함에 따 라 고혈압 유병률은 감소하는 결과를 보였다. 이는 생선의 오메 가-3 지방산으로 인해 심혈관 질환의 위험도가 감소한 것으로 여겨진다. 그러나 중금속 오염이 높은 생선을 과도하게 섭취하 는 것은 혈중 중금속의 농도 증가시켜 심혈관 질환 유병률에 부 정적인 영향을 미칠 가능성도 있다. 또한 젓갈섭취에 따른 고혈 압 유병률에 대해서는 주 1회 이상 섭취 시 유병률이 유의적으 로 증가하는 것으로 보였는데, 이것은 생선섭취에 의한 것이 아 니라 젓갈에 함유된 나트륨의 섭취로 인해 유병률이 증가하는 것으로 사료 된다.

본 연구의 어패류의 1회 섭취 양에 따른 카드뮴 함량은 고 등어 1.2 μg/60 g, 멸치 0.63 μg/15 g, 조개 40.8 μg/80 g을 함유 하며, 납의 함량은 고등어 22.2 μg/60 g, 멸치 6.0 μg/15 g, 조 개 30.4 μg/80 g를 함유한다. 수은 함량은 고등어 6.12 μg/60 g, 멸치 1.40 μg/15 g, 조개 2.32 μg/80 g를 함유하여, 우리나라 영 양섭취 기준에 따른 생선 1회 섭취 양에 함유된 중금속 함량 이 높다.¹⁹⁾ 하지만 화학적, 물리적, 미생물적 위해요인에 대한 노 출로부터 유해영향이 발생될 확률을 평가하는 위해성평가에 서³⁵⁾ 한국인의 어패류를 포함한 식이를 통한 중금속 노출의 위 해도는 낮은 것으로 평가 되었으나,⁴⁷⁾ 장기간 다량의 어패류섭취 시 중금속 노출 위험도가 높을 것으로 사료된다. 이에 따라 안 전하게 생선섭취 할 수 있도록 섭취 기준을 정해야할 것이다. 그 러나 생선섭취와 혈중 중금속에 대한 연구가 미흡한 실정이다.

본 연구에서는 심혈관 질환과 생선섭취, 혈중 중금속 농도와 의 관계에 대해서 알아보았으며, 그 중에서도 중금속의 오염도 가 높은 생선 섭취군과 고혈압과의 관계, 혈중카드뮴 농도와 혈 압과의 관계에 대해서 분석하였다. 연구에서 이용한 국민건강

영양조사는 우리나라 전 국민을 대상으로 이루어진 조사로 이 를 복합표본추출법에 맞게 가중치 부여와 통계방법을 사용해 서 24시간회상법과 식품섭취빈도 조사를 같이 분석에 이용하 였으며, 본 연구는 잠재적인 교란인자를 최대 보정하여, 체계적 인 분석을 한 연구로 사료된다. 반면, 국민건강영양조사의 식품 섭취빈도조사를 통해서 생선섭취빈도를 조사하여 정확한 생 선섭취량을 반영하지 못하였기 때문에 생선섭취와 혈중 중금 속 농도와의 관계에 대해서 분석 시 더 정확한 중금속 섭취에 대해 알아보기 위해 섭취하는 식품에 포함된 중금속에 대한 정 확한 분석이 필요하며, 혈중 중금속 농도뿐만 아니라 장기간의 중금속 노출을 알 수 있는 모발 분석이 이루어져야 할 것이다.

또한 국민건강영양조사는 단면적 연구이고, 심혈관 질환 여부 를 본인의 응답에 기초하였으며, 특히 고혈압의 경우 혈압조절 제를 복용하고 있는 자가 포함되어 있다는 점 등이 국민건강영 양조사 자료를 이용한 연구의 한계점이 될 수 있다. 그러므로, 단면적 연구가 아닌 코호트 조사나 환자-대조군 연구로써, 식 사기록법을 이용하여 생선섭취빈도 조사를 하고, 식사 샘플 분 석을 하여 식품 내의 중금속 함량에 대해 분석한다면 더 정확 한 조사가 될 것이며, 추후에는 어패류 외 중금속 섭취에 기여 하는 다른 식품군과 혈중 중금속 농도, 심혈관 질환과의 관계 에 대한 연구가 필요하다.

이상의 결과를 통해 보았을 때, 한국인의 대표식단 중 카드 뮴, 납, 수은 섭취에 많은 기여를 하는 식품군인 어패류군은^4,6-10) 해양의 오염으로 인해 유해물질에 쉽게 노출될 수 있으므로 해 양오염을 예방하는 것이 필요하며, 생선섭취로 인하여 심혈관 질환의 유병률을 감소하지만 다량의 생선 섭취 시 혈중 중금속 의 섭취가 증가되므로 어패류 기준 섭취량이 필요할 것으로 여 겨진다.

요약 및 결론

본 연구는 국민건강영양조사 제4기 2, 3차 년도와 제5기 1차 년도 자료를 이용하여 우리나라 20세 이상 남・여를 대상으 로 혈압, 혈중 중금속 등 신체계측 및 혈액 검사데이터와 24시 간 회상법에 의해 식품섭취조사 및 식품섭취빈도조사, 식생활 조사 데이터가 존재하는 총 5,139명의 자료를 통해 혈중 중금 속과 심혈관질환, 생선섭취와의 관련성에 대해 조사하였다.

1) 대상자들의 성별에 따른 혈중 중금속 농도 중 혈중 카드 뮴 농도는 남성에 비해 여성이 높았으며, 혈중 납과 수은의 농 도는 남자가 높았다.

2) 혈중 중금속과 심혈관 질환의 유병률간의 연관성을 분석 하기 위해 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과, 교란인자를 보정 하지 않은 model 1에서는 혈중 카드뮴 농도가 증가할수록 뇌